자동화된 기계 학습 시장 크기

자동화된 기계 학습 시장 크기는 2023년에 USD 1.4 억에 평가되고 2024년과 2032년 사이에 30% 이상 CAGR를 등록하기 위하여 추정됩니다, 금지된 연구 및 개발 노력에 의해 추진. 조직은 광범위한 전문 지식없이 기계 학습 (ML)의 힘을 활용하기 위해 노력하고 있습니다. AutoML은 AI 기능을 민주화하기위한 피벗 솔루션으로 등장했습니다. 예를 들어, 7 월 2023에서 MIT 연구원은 획기적인 솔루션 BioAutoMATED를 개척했습니다. 자동화 된 기계 학습 시스템 단순화 된 모델 선택 및 데이터 사전 처리 시간 및 노력 관련.

AI 기반 기술에 대한 투자로 효율적인 접근 가능한 ML 도구가 파라마운트되었습니다. AutoML는 자동 모형 선택, hyperparameter 조정 및 특징 기술설계를 위한 ML 파이프라인을, 따라서 AI 채택합니다. 이 수요의 큰 변화는 산업 전반에 걸쳐 분명하다, 의료에서 금융, 데이터 중심 통찰력은 혁신과 경쟁력에 대한 중요. AutoML 알고리즘과 프레임 워크를 강화하기 위해 지속적인 연구로, 자동화된 기계 학습 시장 trajectory는 AI 조경에 있는 꾸준한, 유망한 더 넓은 접근 가능성 및 변형 잠재력을 남아 있을 것으로 예상됩니다.

연구가 점점 AutoML의 효능을 강조하여 기계 학습 프로세스를 단순화하고, 사업은 그것의 이점을 자본화하는 것이 좋습니다. AutoML은 모델 선택, hyperparameter 튜닝 및 AI 채택을위한 진입 장벽을 감소뿐만 아니라 효율성과 정확성을 향상시킵니다. 따라서 AutoML의 연구의 상승 수는 AI의 미래 형성에 대한 피벗 역할. 예를 들어, 8 월 2023에서, 연구에 따르면 유선 로그 및 저수지 특성을 예측하기 위해 AutoML의 잠재력을 전시하고 수동 분석을 제거함으로써 효율성과 탄소 배출량을 줄이기 위해 정확합니다.

또한, 데이터 과학 전문 기술은 ML을 효과적으로 활용하기 위해 조직적인 노력에 중요한 병목을 포착하는 것입니다. 데이터 구동 통찰력에 대한 수요가 지속적으로 상승함에 따라 숙련 된 데이터 과학자의 부족은 ML 모델을 구축 및 배치의 도전을 배분하고 있습니다. 그 끝에 AutoML은 ML 파이프 라인의 주요 측면을 자동화하여이 격차를 해결하는 피벗 역할을합니다. 모델 선택, hyperparameter tuning 및 기능 엔지니어링과 같은 간소화 프로세스를 통해 AutoML은 ML 모델을 효율적으로 개발 및 배포 할 수있는 전문 기술없이 개인을 강화하고 있습니다. ML 기능의 이 democratization는 그것의 채택을 가속할 뿐만 아니라 전문가 재능의 한정된 수영장에 reliance를 감소시킵니다.

AutoML 시장이 급속한 성장을 경험하는 동안, AutoML 모형에 있는 해석성과 투명성의 부족은 몇몇 정도에 성장을 제한할지도 모릅니다. 이 시스템은 복잡한 프로세스를 자동화하고, 의사 결정이 어떻게 이루어지는지 이해하며, 책임과 신뢰에 대한 우려를 더 높여줍니다. 또한, AutoML 도구는 다양한 도메인을 통해 고도로 전문화되거나 틈새 데이터셋을 처리할 수 있습니다.

자동화된 기계 학습 시장 동향

AutoML 산업은 의료 분야의 응용 및 연구에 의해 구동되는 더 중요한 성장에 예상됩니다. 의료 제공자 및 연구원은 환자 관리 및 의료 연구에 혁명을 일으키기 위해 AutoML의 잠재력을 인식하고, 의료 문제 해결에 적합한 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 큰 있습니다. AutoML은 모델 선택 및 기능 엔지니어링과 같은 복잡한 기계 학습 작업을 자동화 할 수있는 능력을 제공합니다 질병 진단, 치료 최적화 및 약물 발견을위한 예측 모델의 개발을 간소화합니다.

또한, 의료 데이터 분석을위한 AutoML-specific 방법론의 지속적인 연구는 범위를 확장하고 의료 응용 분야에서 정확도를 향상시키는 것입니다. 이러한 추세는 의료 관행을 변형하고 환자의 결과를 개선하기 위해 AutoML의 유망한 미래를 신호합니다. 8 월 2023에서 인스턴스를 인용하려면, 연구는 진단 neuroradiology의 Prospective 용도에 대한 AutoML의 적합성 및 효능을 시험하기 위해 출시되었습니다. 목적은 AutoML 모델 vis-à-vis 전통 기계 학습 모델을 고용의 feasibility와 merits를 평가하는 것이 었습니다.

자동화된 기계 학습 시장 분석

제공에 따라 자동화된 기계 학습 시장은 솔루션과 서비스로 나뉩니다. 솔루션 세그먼트는 2023 년에 시장을 지배하고 2032 년까지 10 억 달러를 초과하는 것으로 예상됩니다. 회사는 효율적인 접근 가능한 AI 솔루션을 추구함에 따라 AutoML은 광범위한 전문 지식을 필요로하지 않고 기계 학습 프로세스를 간소화하기위한 피벗 제공 역할을 수행했습니다.

제품정보 ML 솔루션은 자동화 된 모델 선택에서부터 모든 크기 및 산업의 조직에 이르기까지 다양한 기능을 통합합니다. AutoML 솔루션의 수요가 지속적으로 확장 가능, 비용 효과 및 사용자 친화적 인 기계 학습 솔루션에 대한 필요성에 의해 연료를 공급하는 AI 능력과 가속 시간 통찰력의 약속.

배포 모드를 기반으로 자동화 된 기계 학습 시장은 클라우드 및 온프레미스로 분류됩니다. 클라우드 세그먼트는 2023년 약 66%의 주요 시장 점유율을 차지했습니다. 기업은 클라우드에 더 많은 작업을 마이그레이션하면서 클라우드 플랫폼에서 호스팅되는 AutoML 솔루션의 매력은 폭발적으로 성장하고 있습니다. 클라우드 배포는 확장성, 유연성 및 접근성을 제공하며, 조직은 광범위한 인프라 또는 전문 지식이 필요없는 AutoML 기능을 활용할 수 있습니다.

또한 클라우드 기반 자동차 ML 솔루션은 기존의 워크플로우와 데이터 소스와 완벽한 통합을 용이하게 합니다. 클라우드 기반 AutoML에 대한 수요에 대한이 서지는 산업 전반에 걸쳐 혁신을 구동하면서 AI를 철저하게하는 역할을 합니다.

북미는 2023 년에 37% 이상의 점유율을 가진 세계적인 자동화된 기계 학습 시장을 지배했습니다. 지역 전역의 thriving 기술 생태계는 혁신을 촉진하고 다양한 분야의 AutoML 응용 프로그램에 대한 fertile 접지를 만듭니다. 숙련 된 데이터 과학자의 부족과 AI 기반 통찰력에 대한 성장의 필요, 여러 북미 사업은 AutoML로 전환하여 기계 학습 프로세스를 간소화합니다. 또한 자동화 및 효율성을 향한 강력한 통합은 AutoML 솔루션의 매력을 증폭하여 접근 및 확장 가능한 AI 기능을 제공합니다.

자동화된 기계 학습 시장 공유

Alphabet Inc. 및 Amazon Web Services, Inc.는 자동화된 기계 학습 (AutoML) 산업에서 15% 이상의 상당한 시장 점유율을 보유합니다. 이 시장 선수는 상승 시장 경쟁을 지속하기 위해 기술 발전과 함께 파트너십 기반 전략을 분석하고 있습니다. 헌신적인 R&D를 통해, 그들은 AutoML 제안에 그들의 클라이언트의 유일한 필요를 충족시키기 위하여 tailoring입니다. 혁신과 고객 만족에 대한 강한 의지는 또한 효율성과 접근 가능한 AI 해결책을 위한 성장 수요를 만족시키기의 최전선에 이 회사의 위치를 알아냅니다.

자동화된 기계 학습 시장 기업

자동화된 기계 학습(AutoML) 업계에서 운영되는 주요 기업은 다음과 같습니다.

• 알파벳
• 사이트맵
• Amazon 웹 서비스, Inc.
• 자료실
• 데이터로봇, Inc.
• 기능 연구소
• 사이트맵
• IBM 회사
• 마이크로 소프트
• 홍보센터 소프트웨어 Inc.

자동화된 기계 학습 기업 뉴스

• 9월 2023일, Fujitsu Limited는 Linux Foundation과 공동으로 "Open Source Summit Europe 2023"행사의 기대에 따라 자동 기계 학습 및 AI 공정 기술을 공식적으로 도입했습니다.
• 7 월 2023에서 DiamiR Biosciences는 뇌 건강 및 각종 질병을위한 비침범성 혈액 기반 진단 테스트의 개척자 인 JADBio와의 파트너십을 공개했습니다. JADBio의 AutoML Platform 및 Services를 활용하여 기술 예측 모델을 활용합니다.

자동화된 기계 학습 (AutoML) 시장 조사 보고서는 업계의 심층적 인 적용을 포함합니다, 2021년에서 2032년까지 수익률(USD Million)의 예측 및 예측, 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

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